Intelligence artificielle (IA) et distribution responsable : Concilier performance augmentée et impact environnemental
La citation de Stephen Hawking, « La création d'une intelligence artificielle (IA) serait le plus grand événement de l'histoire de l'humanité. Mais il pourrait aussi être l'ultime », illustre parfaitement l’ambivalence de l’IA : moteur de performance économique d’un côté, menace environnementale de l’autre. Dans le retail comme en finance, elle ouvre des opportunités pour réduire les émissions de gaz à effet de serre, mais engendre aussi des effets rebonds, liés notamment à la forte consommation énergétique des data centers et des batteries (Giudici et Wu, 2025).
Dans la grande distribution, l’ampleur du défi est manifeste : les émissions de scope 3 représentent 96 % de l’empreinte carbone d’Auchan et 98 % de celles de Carrefour et Lidl. Comme l’affirme Nordhaus, prix Nobel d’économie en 2018, « Mankind is playing dice with the natural environment through a multitude of interventions ». Les accords de Paris (COP21) et COP26 rappellent l’urgence d’actions concrètes pour réduire les émissions à l’échelle nationale et corporative.
L’IA peut néanmoins être un levier puissant : optimisation de la production et des chaînes logistiques (Viswanathan, 2024; Rovčanin, 2025), mise en place de points de collecte pour l’upcycling, plateformes collaboratives pour limiter le gaspillage. Elle transforme aussi l’expérience client : essayage virtuel, robots de service, recommandations hyperpersonnalisées, autant d’innovations qui réduisent les retours produits et renforcent la fidélisation.
En finance, le paradoxe est similaire. L’IA améliore les décisions des ménages via les robo-advisors (Singh et Kumar, 2025), aide à identifier les entreprises vertueuses et affine les scores ESG, réduisant certains risques de greenwashing (Dreyer et Smith, 2024). Mais elle interagit aussi avec les émotions générées par le changement climatiques dites éco-émotions, comme l’éco-anxiété, qui influencent les choix d’investissement. L’effet de warm glow incite ainsi certains investisseurs à privilégier les actifs verts, même moins rentables, pour la satisfaction morale qu’ils procurent (Dreyer et al., 2023). Parallèlement, les risques climatiques et réglementaires augmentent le coût et le risque du financement des entreprises. Dans un premier temps (lead), les investisseurs peuvent privilégier des projets étrangers à court terme, souvent moins verts. Cependant, les catastrophes naturelles et le réchauffement climatique rendent ces investissements à long terme plus risqués. En conséquence (lag), les investisseurs se tournent vers des crédits et des projets durables, locaux et à long terme, afin de sécuriser leurs placements tout en soutenant la transition écologique.
Cet appel à communications invite les chercheurs en marketing et en finance à réfléchir à la thématique générale de la journée d’étude : Comment concilier performance économique augmentée et impact environnemental à l’ère de l’IA ?
Pour les communications avec un bon potentiel, et au vu de l’intérêt de la thématique abordée, le comité scientifique encourage le ou les auteur(s) à proposer leur projet dans des revues classées (liste CNRS), notamment dans celles de l’Association Française de Marketing (Décisions Marketing- Rang 3 CNRS, Recherche et Applications en Marketing- Rang 2 CNRS, Revue Française de Gestion- Rang 3 CNRS).
Prix décerné selon un système de « competitive paper ». Le comité de sélection sera chargé de désigner la meilleure communication présentée lors de la journée de recherche GIT-afm « Marketing et Finance ».
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